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Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas

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L I P [PARTICLES AND TECHNOLOGY]

O objectivo do Centro de Competências em Simulação e Grandes volumes de Dados é fomentar uma colaboração eficiente entre os diferentes grupos do LIP que trabalham nestas áreas e aumentar a capacidade de explorar as competências existentes, tanto interna como externamente, na relação com a universidade e a indústria. Os diferentes grupos do LIP têm um leque de comptências variado na análise de dados e ferramentas de simulação, que inclui modelos de física, geradores de Monte Carlo, ferramentas de simulação de detectores, técnicas de processamento de grandes volumes de dados e "data-mining". A capacidade de beneficiar destas competências depende de atingirmos massa crítica, termos programas de formação concertados, explorarmos as sinergias entre grupos e identificarmos claramente as áreas chave em que o LIP pode contribuir.

O Centro de Competências iniciou a sua actividade em 2017, tendo como primeiras prioridades a identificação das competências técnicas em que os membros do LIP são especialistas, começar um programa de formação e estabelecer o plano de acção para os próximos anos.

 
 



  • Differentiable Vertex Fitting for Jet Flavour Tagging
  • Autor(es):   Rachel E. C. Smith, Inês Ochoa, Rúben Inácio, Jonathan Shoemaker, Michael Kagan
  • Submissão:  , Aceitação:  , Publicação:  2024-09-25
  • Referência:   PHYSICAL REVIEW D 110, 052010 (2024)   Ver publicação

  • Faster simulated track reconstruction in the ATLAS Fast Chain
  • Autor(es):   William Leight, Martina Javurkova, Fang-Ying Tsai, Debajyoti Sengupta, Tobias Golling, John Chapman (Atlas Comp Activity)
  • Submissão:  2024-07-01, Aceitação:  2024-07-01, Publicação:  2024-07-01
  • Referência:   EPJ WEB CONF 295 (2024)  

  • Jet substructure observables for jet quenching in Quark Gluon Plasma: a Machine Learning driven analysis
  • Autor(es):   Miguel Crispim Romão, José Guilherme Milhano, Marco van Leeuwen
  • Submissão:  2023-04-14, Aceitação:  2023-12-21, Publicação:  2024-01-18
  • Referência:   SciPost Phys. 16, 015 (2024)  

  • Quantum machine learning in HEP
  • Autor(es):   Pedro Carvalho, Bruna Salgado, Gabriel Domingues, Catarina Felgueiras
  • Submissão:  2023-12-31, Aceitação:  , Publicação:  2023-12-31
  • Referência:   LIP-STUDENTS-23-27   Ver publicação

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  • ANTS
  •  Anger camera-type detector simulation and experimental data processing tools.
  •     website


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